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原標題：圖解大模型訓練之：流水線并行，以GPipe為例
關鍵字：模型,流水線,表示,大小,復雜度
文章來源：智猩猩GenAI
內容字數：0字

內容摘要：

回顧ChatGPT的發展歷程，我們可以總結出大語言模型（LLM）取得驚艷效果的要點（重要性從高到低排序）：
愿意燒錢，且接受“燒錢 != 好模型”的現實
高質量的訓練語料
高效的分布式訓練框架和充沛優質的硬件資源
算法的迭代創新
在大模型訓練這個系列里，我們將一起探索學習幾種經典的分布式并行范式，包括流水線并行（Pipeline Parallelism），數據并行(Data Parallelism)和張量并行（Tensor Parallesim）。微軟開源的分布式訓練框架FastSpeed，融合了這三種并行范式，開發出3D并行的框架，實現了千億級別模型參數的訓練。
本篇文章將探索流水線并行，經典的流水線并行范式有Google推出的Gpipe，和微軟推出的PipeDream。兩者的推出時間都在2019年左右，大體設計框架一致。主要差別為：在梯度更新上，Gpipe是同步的，PipeDream是異步的。異步方法更進一步降低了GPU的空轉時間比。雖然PipeDream設計更精妙些，但是Gpipe因為其“夠用”和淺顯易懂，更受大眾歡迎（torch的PP接口就基于Gpipe）。因此本文以Gpipe

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